COCO数据集（Common Objects in Context）是一个大规模的计算机视觉数据集，它包含了330,000张图像，这些图像涵盖了80个不同的目标类别，并且每张图像都有详细的标注信息。这些标注信息不仅包括目标的边界框，还包括像素级别的分割信息和目标描述。这使得COCO数据集成为了计算机视觉领域中目标检测、语义分割和目标描述任务的重要基准测试和训练资源。
COCO数据集的多样性和标准化的评估指标，如平均精度均值（mean Average Precision，简称mAP）和平均召回率均值（mean Average Recall，简称mAR），使其成为比较不同模型性能的理想平台。研究人员和开发人员可以利用这些指标来评估和比较他们的目标检测、分割和姿态估计模型。
COCO数据集的结构包括三个子集：Train2017、Val2017和Test2017。Train2017子集包含了118,000张图像，用于模型的训练；Val2017子集包含了5,000张图像，用于模型的验证；Test2017子集包含了20,000张图像，用于模型的测试和比较。Test2017子集的基本真实标注并不公开，模型的性能评估结果需要提交到COCO评估服务器进行评分。